项目介绍：
1.通过SPI快速采集LSM6DSOX加速度值，计划是4K的采样速率，能得到10~1000hz之间的机械振动数据
2.先得到原始加速度波形，通过软件滤波，FFT变换，数据处理之后得到加速度有效值和峰值
3.使用积分函数对加速度值进行处理，得到速度有效值
4.通过速度值分析设备运行状态
5.通过FFT把时域值转换到频率，可以得到振动频谱值，通过频谱值可以分析设备故障
6.通过板载的STTS751高精度温度传感器，测试被测设备温度，作为辅助参考

项目点评：

该视频来自2022STM32 黑客松挑战赛参赛队武汉智汇研创团队参赛作品：基于SensorTile.box的设备状态监控传感器。设备功能是监视当前运行物体的振动状态，主要参数有速度，加速度，位移 监视被测物体温度，可以辅助判断设备运行状态。主要功能是由具有机器学习（MLC）的Lsm6DSOX低功耗六轴惯性测量单元这颗芯片完成的，目前只用到了加速度数据。 我们通过使用定时器TIM6,做一个4K的采样频率，采集当前的加速度值，通过巴特沃斯6阶带通滤波器进行滤波处理后，计算出加速度有效值，再对加速度进行时域上积分，得到速度的有效值，即为振动烈度。在对速度值积分得到位移，位移只对低频振动有效。通过监视振动烈度可以判断设备当前的运行状态。